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产品信息
更新时间：25/10/2024
什么是Trainkore
Trainkore 是一个用于管理和优化大型语言模型 (LLM) 交互的统一平台。它作为一个全面的解决方案，通过自动提示生成、模型路由和性能监控帮助组织处理多个 AI 模型。该平台旨在通过提供提示工程、版本控制和与流行 AI 框架的集成工具，使 AI 实施更加高效和成本效益。
Trainkore 的主要功能
Trainkore 是一个统一的 AI 平台，提供自动提示生成、模型切换和评估功能，支持多个 LLM 提供商。它提供了提示版本控制、可观测性套件和性能优化等功能，声称与使用单一 LLM 相比，可将成本降低高达 85%。
自动提示生成: 为各种用例和不同的 AI 模型动态生成优化的提示
模型路由与切换: 智能地在多个 LLM 提供商（包括 OpenAI、Gemini、Coherence 和 Anthropic）之间路由请求，以提高性能和成本效率
全面的可观测性: 提供详细的日志、指标和性能分析工具，用于监控和调试 AI 交互
提示版本控制: 维护提示的版本控制，并根据性能数据进行迭代改进
Trainkore 的用例
AI 开发集成: 无缝集成现有的 AI 框架，如 Langchain 和 LlamaIndex，以增强开发工作流程
成本优化: 通过智能模型路由和优化，帮助组织降低 AI 运营成本
性能监控: 通过全面的日志记录和分析，使团队能够跟踪和分析 AI 模型的性能
优点
通过优化显著节省成本
轻松集成多个 AI 提供商
全面的监控和分析能力
缺点
实验性功能可能不够稳定
有效利用所有功能的学习曲线
如何使用Trainkore
安装 Trainkore: 使用以下代码在项目中导入并初始化 Trainkore：import Trainkore from 'trainkore'
创建实例: 使用以下代码初始化一个新的 Trainkore 实例：const trainkore = new Trainkore()
配置聊天提示: 通过使用 trainkore.chatPrompt.create() 创建包含消息和模型参数的对象来设置聊天提示
选择模型: 在模型参数中选择可用模型，包括 OpenAI、Anthropic、Llama2 或自定义模型
生成提示: 使用自动提示生成功能为不同的用例动态创建提示
监控性能: 访问可观测性套件以查看指标、调试日志和分析输入/输出性能
版本控制: 使用提示版本控制系统在组织内管理和迭代提示
评估结果: 查看包含输入、输出、评分、提示和元数据的日志以评估性能
Trainkore 常见问题解答
Trainkore 是一个提供自动提示生成、模型切换和评估功能的提示和 RAG 平台。它比使用任何单一的 LLM 提供更高的性能和更低的成本。
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